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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
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      실험계획법을 통한 서보 프레스기의 최적 공정 조건 탐색 = Searching Optimal Process Conditions of Servo Press Using Design of Experiment

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      https://www.riss.kr/link?id=A110078104

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      Purpose: This study aims to develop a quality optimization methodology for servo press commemorative coin manufacturing using response surface methodology and design of experiments.
      Methods: A full factorial design (27 experiments) and a D-optimal design (17 additional experiments) were conducted for three factors: compressive load, adjustment speed, and deceleration distance. Quadratic response surface models were constructed using the Canny edge-based clarity standard deviation as the response variable.
      Results: Statistical performance significantly improved, with the F-statistic increasing from 11.07 to 24.97 and the p-value decreasing from 1.65×10⁻⁵ to 1.75×10⁻¹². Optimization identified the optimal process conditions that achieved maximum clarity.
      Conclusion: The integrated approach successfully established a robust quality prediction model for servo press manufacturing with minimal experimentation.
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      Purpose: This study aims to develop a quality optimization methodology for servo press commemorative coin manufacturing using response surface methodology and design of experiments. Methods: A full factorial design (27 experiments) and a D-optimal des...

      Purpose: This study aims to develop a quality optimization methodology for servo press commemorative coin manufacturing using response surface methodology and design of experiments.
      Methods: A full factorial design (27 experiments) and a D-optimal design (17 additional experiments) were conducted for three factors: compressive load, adjustment speed, and deceleration distance. Quadratic response surface models were constructed using the Canny edge-based clarity standard deviation as the response variable.
      Results: Statistical performance significantly improved, with the F-statistic increasing from 11.07 to 24.97 and the p-value decreasing from 1.65×10⁻⁵ to 1.75×10⁻¹². Optimization identified the optimal process conditions that achieved maximum clarity.
      Conclusion: The integrated approach successfully established a robust quality prediction model for servo press manufacturing with minimal experimentation.

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